高级查询:1.连接查询      指把2张表或者多张表之间做一个连接,所有数据放在一个表里显示。适用于有外键关系的2张表或多张表。如果没有加外键关系,但是这2张表有联系,也可以加连接查询。select * from Info,Nation形成笛卡尔积    第1张表有5条数据,第2张表有10条数据,显示出来的表就会有50条数据。 sele
数据库基础知识1.1.数据库基础知识1.1.1.范式化设计1.1.1.1.什么是范式1.1.1.2.第一范式(1NF)1.1.1.2.第二范式(2NF)1.1.1.3.第三范式(3NF)1.1.2.反范式化设计1.1.3.范式化和反范式对比1.1.4.项目中常见的反范式实现1.1.4.1.缓存与汇总数据1.1.4.2.计数器表设计1.1.4.字段数据类型优化1.1.4.1.字段优化基本原则1.1
# 使用 MySQL 的 IN 替代高效查询 在数据库操作中,我们经常需要根据某些条件查询数据,以便为后续的数据处理、分析和展示提供支持。MySQL 提供了多种查询语法,其中 `IN` 关键字在某些情况下会显著提高查询效率。本文将深入探讨如何使用 `IN` 来优化查询,并辅以相关的代码示例、类图及旅行图,帮助你更好地理解这一概念。 ## 什么是 `IN` 在 SQL 中,`IN` 关键字用于
原创 9月前
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# 实现 MySQL 高效模糊查询教程 ## 概述 在实际开发中,经常会遇到需要进行模糊查询的情况,而 MySQL 中的模糊查询是一种常见的操作,但如果不正确使用会导致性能问题。本教程将指导你如何实现高效MySQL 模糊查询,以提高查询效率。 ## 教程步骤 下面是实现高效模糊查询的流程,你可以按照以下步骤逐步操作: ```mermaid pie "准备工作": 25 "编写
原创 2024-04-12 07:19:09
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# MySQL高效查询的实现步骤 ## 1. 数据库连接 首先,我们需要确保与MySQL数据库建立连接。在使用MySQL之前,我们需要安装MySQL数据库,并在代码中引入相应的库文件。 ```python import mysql.connector # 建立数据库连接 cnx = mysql.connector.connect( host="localhost", # 数据库
原创 2024-02-05 07:46:12
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# MySQL高效模糊查询实现方法 ## 简介 MySQL是一种常用的关系型数据库管理系统,它提供了强大的查询功能。在实际的开发过程中,我们经常需要进行模糊查询,以便根据不完整的信息查找相关的记录。本文将介绍如何使用MySQL实现高效的模糊查询。 ## 流程图 ```mermaid flowchart TD A(开始) B(连接数据库) C(执行SQL语句) D(获取查询结果) E(处理结果
原创 2024-02-03 09:05:53
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优化数据访问只查询需要的数据永远不要使用select * 除了count(*)用缓存等手段减少重复数据访问关注查询的响应时间,扫描行数,返回行数如果发现某个查询扫描行数远大于返回行数,可以从以下角度优化使用覆盖索引改变表库结构,使用汇总表等改进查询方式应用where的三种方式,性能从高到低在索引中使用where条件过滤不匹配的内容,存储引擎层完成;使用索引覆盖扫描(Extra列中出现 Using
转载 2023-07-12 00:32:30
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前言我们使用SQL查询不能只使用很简单、最基础的SELECT语句查询。如果想从多个表查询比较复杂的信息,就会使用高级查询实现。常见的高级查询包括多表连接查询、内连接查询、外连接查询与组合查询等,今天我们先来学习最常用、面试也很容易被问到的连接查询。我们今天以一个简单的学生信息表(学生ID、学生姓名、学生性别)与一个学生成绩表(学生ID、学生成绩、成绩等级)作演示:student_info表:stu
应用场景;  当有一张表的数据非常大,需要使用到分页查询,分页查询在100w条后查询效率非常低;解决方案:  1、业务层解决:只允许用户翻页一百页以内,十条一页;  2、使用where id > 5000000 limit 10; 要求数据完整性;但可以考虑每次查询时得知已查的最后一条id。  3、延迟查询:select table.id,table.name left join (sele
转载 2023-05-25 13:26:26
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1: 用EXISTS替代IN、用NOT EXISTS替代NOT IN:  在许多基于基础表的查询中,为了满足一个条件,往往需要对另一个表进行联接.在这种情况下, 使用EXISTS(或NOT EXISTS)通常将提高查询的效率. 在子查询中,NOT IN子句将执行一个内部的排序和合并. 无论在哪种情况下,NOT IN都是最低效的 (因为它对子查询中的表执行了一个全表遍历). 为了避免使用N
在工程实践中,数据库表中的数据量一般不超过 100W行。当我们想要查询数据表中满足条件的第 n个100 行数据的时候,怎样的查询方法才能保证较高的性能呢?首先想到的,一般分页都是用 “limit 起始, 行数” 这样的方式。 上面的含义是:即使我们只要取得从第 2个开始的3 行数据,也要扫描前面的 5行并且丢弃前面的2行最终返回后面的 3行。 可以想象,当起始非常大而行数非常小的时候,我们的
## 实现mysql高效分页查询语句 ### 流程表格 | 步骤 | 描述 | | ------ | ------ | | 1 | 构建SQL语句,包括查询条件和排序字段 | | 2 | 查询总记录数 | | 3 | 计算总页数 | | 4 | 查询指定页码的数据 | ### 详细步骤 #### 步骤1:构建SQL语句 ```markdown ```sql SELECT * FROM ta
原创 2024-04-25 05:32:34
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众所周知,我们在使用MySQL时,当数据量较大时,会在一些常用的查询条件字段上添加索引,以此来优化查询性能。但是大家是否知道索引为什么能够优化查询性能呢?以及MySQL的索引是一种什么样的数据结构,能够如此高效的优化查询语句?下面我将和大家一起聊一聊MySQL索引的一些知识。MySQL索引结构MySQL在创建索引时,选择的B+Tree作为索引的数据结构。那么B+Tree是一种什么样的数据结构呢,以
# MySQL 高效率模糊查询实现指南 ## 简介 在开发中,经常会遇到需要对数据库中的数据进行模糊查询的情况,而 MySQL 提供了一些高效率的方法来实现模糊查询。本篇文章将教会刚入行的小白如何实现 MySQL 高效率模糊查询。 ## 整体流程 下面是实现 MySQL 高效率模糊查询的整体流程,我们将使用表格来展示每个步骤。 | 步骤 | 描述 | |---
原创 2023-10-08 08:47:12
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# 如何在Spring Boot中实现高效MySQL查询器 欢迎您来到Spring Boot的世界!本文将指导您如何在Spring Boot中实现一个高效MySQL查询器。即使您是刚入行的新手,按照这种方法您也能构建一个高效查询系统。下面我们将先展示整个流程的步骤,再详细地解释每一步所需的代码。 ## 整体流程 下面是实现Spring Boot MySQL高效查询器的主要步骤: |
原创 9月前
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# MySQL高效查询父子级数据的理解与实现 在数据库设计中,常常需要存储层级关系的数据,例如组织结构、评论体系等。在MySQL中,实现父子级数据的高效查询是一个常见的需求。本篇文章将在此为你详细阐述如何实现父子级SQL查询,帮助你掌握这一技能。 ## 流程概述 在实现父子级查询之前,我们需要明确具体的步骤。以下是整个过程的简要步骤展示。 | 步骤编号 | 描述
原创 2024-10-24 06:32:57
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先来看看mysql的索引结构吧,目前主要是b+tree,之前是b-tree,咱们来看看二者有啥区别?B-Tree核心特点: 多路,非二叉树每个节点既保存索引,又保存数据搜索时相当于二分查找B+Tree核心特点多路非二叉只有叶子节点保存数据搜索时相当于二分查找增加了相邻接点的指向指针。B-Tree VS B+TreeB+树查询时间复杂度固定是log n,B-树查询复杂度最好是 O(1)。B+树
转载 2023-08-07 14:21:33
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在做mysql树目录查询的时候遇到了一个很奇妙的现象 我是先创建了一个树目录查询的函数叫 getDeptList() 然后单独执行查询函数的效率很快 但当我放到sql语句里加个判断执行就会很慢了 累计查询出20条数据竟然要了0.5秒,那如果查出几百条不就1秒了 -_-|| 后来想了一下可能是每次查询self_dept表的时候都会再执行一遍树目录的函数 然后就把sql语句改成了这样 可以看到,速度大
         B-树、B+树、红黑树,都是平衡查找树,那么查询效率上讲,平均都是O(logn)。使用什么哪种数据结构,肯定是出于提高数据库的查询效率的考虑。一、B+树做索引而不用B-树     那么Mysql如何衡量查询效率呢?– 磁盘IO次数。 一般来说索引非常大,尤其是关系性数据库这种数据量大的索引能达到亿级别,所以为了
转载 2024-04-25 05:52:26
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<?php //分页工具 直接加载使用 /** file: page.class.php 完美分页类 Page */ class Page { private $total; //数据表中总记录数 private $listRows; //每页显示行数 private $limit; //SQL语句使用limi
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